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«Dr. Christian Müller Prof. Dr. Cornelius Herstatt Mai 2003 Arbeitspapier Nr. 19 Christian Müller/Cornelius Herstatt* Einflussfaktoren auf das ...»

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4.3 Durchführung und Überprüfung der Datenerhebung Die Fragebögen wurden Mitte Mai 2001 an die 298 Unternehmen postalisch versendet, wobei alle versendeten Fragebögen zugestellt werden konnten Schließlich wurden 82 Fragebögen von den Unternehmen ausgefüllt. Drei Fragebögen konnten aufgrund unvollständiger Angaben nicht verwertet werden, so dass insgesamt 79 Datensätze35 für die nachfolgende Analyse verwendet werden konnten. Dies entspricht einer bereinigten Rücklaufquote von 26,5%. Bei der Überprüfung der Repräsentativität anhand der Variablen Mitarbeiterzahl und des jährlichen Umsatzes in der Auswahlgesamtheit bzw. bei den antwortenden Befragten ergaben sich keine signifikanten statistischen Unterschiede. Beim Vergleich des Antwortverhaltens der Früh- und Spätantworter konnten ebenfalls keine signifikanten statistischen Unterschiede festgestellt werden, so dass Verzerrungen durch das NonResponse-Problem als nicht wahrscheinlich angesehen werden.

V Ergebnisse der Befragung

5.1 Charakterisierung der Stichprobe Ein zentrales Merkmal der befragten Unternehmen stellt deren Größe dar. Die Stichprobe zeigt, dass Unternehmen mittlerer Größe unterrepräsentiert sind (siehe Abbildung 1). Die Verteilung der Unternehmen lässt sich auf die Branchenstruktur zurückführen. Während Großunternehmen etablierte Unternehmen aus der pharmazeutischen Industrie darstellen, repräsentieren die Kleinunternehmen hauptsächlich Biotechnologie-Unternehmen. Da sich die Der Kooperationsgegenstand muss im Bereich der Biotechnologie liegen, die sich mit der Forschung und Entwicklung von Produkten und Technologien für medizinische Anwendungen befasst (Biopharmazeutika).

Kooperationen auf dem Gebiet der Landwirtschaft, Chemie oder Umwelttechnologie wurden explizit ausgeschlossen. Da es sich hier um völlig andere Industrien handelt, könnten Brancheneffekte einen Einfluss auf die zu untersuchenden Faktoren haben.

Für kausalanalytische Untersuchungen stellt diese Zahl die untere Grenze des erforderlichen Stichprobenumfangs dar (vgl. Backhaus/Büschken (1998), S. 158ff.). In den Arbeiten bspw. von Gaul/Homburg (1988) mit N = 69; Lin (1999) mit N = 67 und Schewe (1996) mit N = 66 konnten aber reliable und valide Ergebnisse mit kleineren Stichprobenumfänge als in der vorliegenden Untersuchung ermittelt werden.

meisten Biotechnologie-Unternehmen noch in einer vergleichsweise frühen Phase ihrer Entwicklung befinden, fehlen Unternehmen mittlerer Größe.

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Abbildung 1: Mitarbeiterzahl und jährlicher Umsatz der Unternehmen in der Stichprobe Abbildung 2 zeigt die Zusammensetzung der Stichprobe nach Herkunftsland der Unternehmen. Die Grafik reflektiert die Dominanz der US-amerikanischen Unternehmen in der Biotechnologie-Branche. Der Anteil der deutschen, französischen sowie japanischen Unternehmen setzt sich hauptsächlich aus Großunternehmen der pharmazeutischen Industrie zusammen, die zahlreiche FuE-Kooperationsprojekte auf dem Gebiet der Biotechnologie mit größtenteils US-amerikanischen Biotechnologie-Unternehmen eingehen.

4% 1%1% 2% 4%

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Abbildung 2: Herkunftsländer der Unternehmen in der Stichprobe Des Weiteren zeigte sich, dass 45,6% der untersuchten FuE-Kooperationen internationale Projekte darstellten. Dieser Internationalisierungsgrad ist als hoch einzustufen36 und verdeutlicht, dass die Internationalisierung der Forschung und Entwicklung in der Biotechnologie bereits weit fortgeschritten ist.

5. 2 Empirische Validierung der Ergebnisse Vor der eigentlichen Beurteilung der Schätzergebnisse wurde eine Plausibilitätsprüfung vorgenommen, um unsinnige Schätzergebnisse zu identifizieren (wie z.B. standardisierte Koeffizienten größer 1, negative Varianzen, extrem hohe Korrelationen 0,9).37 Hierbei zeigte es sich, dass der Indikator Umsatz für die Unternehmensgröße eine negative Varianz aufweist. Daher wurde der Indikator Umsatz für das Konstrukt Unternehmensgröße eliminiert und so von der weiteren Untersuchung ausgeschlossen.38 Nach der Bereinigung der jeweiligen Konstrukte um die nicht-reliablen und/oder nicht-validen Indikatoren mit Hilfe von geeigneten Gütekriterien umfasst das Kausalmodell insgesamt 20 Indikatoren und 7 Faktoren.39 Die 7 Konstrukte wurden anschließend hinsichtlich ihrer Konvergenz- und Diskriminanzvalidität überprüft. Die Konstrukte erfüllten fast ausnahmslos die Konvergenzvalidität anhand der Faktorreliabilität und der durchschnittlich erfassten Varianz, für die ein Anspruchniveau von größer 0,6 bzw. größer 0,5 gefordert wurde. Keine Variable verletzte weiterhin das als restriktives Gütemaß geltende Fornell-Larcker-Kriterium,40 so dass kein Hinweis auf einer Verletzung der Diskriminanzvalidität vorhanden war.

Im nächsten Schritt wurde das vorliegende Kausalmodell einer globalen Gütebeurteilung unterzogen, um zu überprüfen, inwieweit das entwickelte Kausalmodell einen akzeptablen Fit mit den empirischen Datensatz darstellt. Hierzu wurden der Goodness-of-Fit Index (GFI) und der Adjusted Goodness-of-Fit Index (AGFI) als die beiden in der Forschungspraxis gängigsten Gütekriterien eingesetzt.41 In der vorliegenden Untersuchung sind die globalen Vgl. hierzu Gerybadze et al. (1997).

Dies lässt sich mit den Besonderheiten der Biotechnologie erklären: Junge Biotechnologie-Unternehmen finanzieren sich hauptsächlich über Wagniskapital und Erlösen aus FuE-Kooperationen mit Unternehmen der pharmazeutischen Industrie. Da die Entwicklungszeiten für Produkte aus der pharmazeutischen Industrie sehr lang sind ( 10 Jahre) stellen diese Zahlungen meist die alleinigen Finanzquellen dar. Hingegen generieren die Unternehmen keinen oder nur einen sehr kleinen Umsatz aus dem Verkauf ihrer Leistungen. Dies führt dazu, dass der Indikator Umsatz für Unternehmen in einer frühen Entwicklungsphase kein geeignetes Maß für die eigentliche Größe darstellt.





Das Unterschreiten eines der Anspruchniveaus der Gütekriterien führte nicht zwangsläufig zur Eliminierung des Indikators, sondern dieser wurde nur bei erheblicher Unterschreitung bzw. bei der Unterschreitung mehrerer Gütekriterien eliminiert. Zur Berechtigung dieser Vorgehensweise vgl. Anderson/Gerbing (1988), S. 417;

Jöreskog/Sörbom (1982), S. 409.

Die Ergebnisse der Gütekriterien dieser Indikatoren und Konstrukte findet sich im Anhang.

Vgl. Fornell/Larcker (1981), S. 39ff.; Homburg/Giering (1996), S. 11.

Vgl. Backhaus/Büschken (1998), S. 160ff.

Anpassungskriterien mit einem GFI und einem AGFI von 0,94 bzw. 0,92 als sehr gut zu bezeichnen.

5.3 Interpretation der Hypothesenüberprüfung Nach der erfolgreichen empirischen Validierung werden die aus der ULS-Schätzung gewonnenen Pfadkoeffizienten des Kausalmodells inhaltlich interpretiert. In Abbildung 3 sind die empirischen Ergebnisse aus dieser Schätzung zusammenfassend skizziert. Die Pfeile bedeuten die im vorhergehenden Abschnitt abgeleiteten Hypothesen (H1-H8), deren Stärke messtechnisch durch die standardisierten Regressionskoeffizienten β ausgedrückt wird. Wenn die Vorzeichen dieser Koeffizienten nicht mit den Richtungen der Hypothesen übereinstimmen, so muss die jeweilige Hypothese falsifiziert werden.

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Abbildung 3: Ergebnisse der Hypothesenprüfung

Hypothese H1: Zusammenhang zwischen Kooperationserfahrung und –intensität:

Die Hypothese, dass zwischen der Kooperationserfahrung und der Intensität der Kooperation ein positiver Zusammenhang besteht, findet eine Bestätigung durch den bei der Kausalanalyse ermittelten Pfadkoeffizienten. Ein Grund für dieses Ergebnis liegt sicherlich darin, dass durch die gemeinsame Erfahrung bereits ein Vertrauensverhältnis aufgebaut werden konnte, welches die Verhaltensunsicherheit zwischen den Partnern reduziert. Dieses wiederum führt dazu, dass die Partner eher bereit sind, eine Kooperation mit einer höheren Intensitätsstufe einzugehen und durchzuführen. Das durch die Kooperationserfahrung aufgebaute Vertrauen ist von hoher Bedeutung, wenn kritische Informationen zwischen den Partnern ausgetauscht werden. Der Informationstransfer geschieht dabei insbesondere bei den intensiveren Formen der Zusammenarbeit nicht ausschließlich über formale Kommunikationswege, sondern zumeist über den informellen direkten Kontakt zwischen den Mitarbeitern beider Unternehmen. Nur durch eine stabile Vertrauensbasis wird sichergestellt, dass es zu keinem Missbrauch von sensiblen Informationen bei einer intensiven Zusammenarbeit kommt. Diese Erkenntnis ist auch für die Unternehmenspraxis von hoher Bedeutung, denn sie unterstreicht die hohe Relevanz des Faktors Vertrauen, der häufig beim Eingehen von zwischenbetrieblichen Projekten unterschätzt oder sogar vernachlässigt wird.

Hypothese H2: Zusammenhang zwischen Kooperations- und Planungsintensität:

Für die Durchführung einer Kooperation mit einer hohen Intensitätsstufe - wie es bspw. ein Gemeinschaftsunternehmen darstellt - ist eine intensive Planung erforderlich. Diesen positiven Zusammenhang zwischen der Kooperationsintensität und der Planungsintensität postuliert Hypothese H2, die mit Hilfe der Kausalanalyse deutlich bestätigt wurde (standardisierter Pfadkoeffizient von 0,74). Hierin zeigt sich, dass durch die organisatorische Komplexität bei Kooperationen mit einer hohen Intensität zahlreiche Planungsaufgaben zwischen den Projektbeteiligten zu leisten sind. Der Aufwand, der für die Abstimmung der Aktivitäten, die Planung der finanziellen, materiellen und personellen Ressourcen sowie für die Regelungen der Kompetenzen und Verantwortlichkeiten aufgebracht werden muss, ist daher abhängig von der gewählten Intensität der Interdependenzen zwischen den Partnern.

Aus dieser Erkenntnis lässt sich für die Unternehmenspraxis ableiten, dass bei der Auswahl der geeigneten Organisationsform des Projektes auch auf den damit verbundenen Planungsaufwand geachtet werden muss. Insbesondere bei jungen BiotechnologieUnternehmen, die zumeist nicht über die notwendigen Managementressourcen verfügen, kann es dabei zu Engpässen kommen, die das operative Geschäft beeinträchtigen.

Hypothese H3: Zusammenhang zwischen Unternehmensgröße und Effizienz:

Die Ergebnisse aus der Kausalanalyse zeigen eine schwache Bestätigung der Hypothese (ß= und einen negativen Zusammenhang zwischen Unterschieden bei der Unternehmensgröße und der Effizienz. Die wesentlichen Gründe hierfür stellen die bereits bei der Ableitung der Untersuchungshypothese genannten strukturellen, kulturellen und strategischen Asymmetriedimensionen dar.

In der Literatur sind jedoch auch vereinzelt Hinweise zu finden, dass Partnerasymmetrien bezüglich der Größe auch positive Auswirkungen haben können.42 Eine positive Komponente asymmetrischer Partnerschaften liegt in dem hohen Potential von möglichen Lerneffekten zwischen den beteiligten Unternehmen. Beide Partner bringen komplementäre Eigenschaften in die Kooperation mit ein, welche Synergieeffekte bewirken und so letztlich zu einer „WinWin“ Situation für beide Unternehmen führen können. Dieser Wissensaustausch kann nicht nur auf das technische Wissen begrenzt sein, sondern bezieht sich auch auf das organisationale Lernen zwischen den Unternehmen. Großunternehmen bspw. besitzen langjährige Erfahrungen auf dem Gebiet des Projektmanagements, wohingegen bei Kleinunternehmen gerade in diesem Bereich erhebliche Defizite festgestellt werden können.43 Somit können Kleinunternehmen von der Expertise im Bereich Management lernen, während für Großunternehmen der Erwerb von technologischem Know-how im Vordergrund steht.

Hypothese H4: Zusammenhang zwischen Nationalitätsunterschiede und Effizienz:

Die Untersuchungshypothese, dass kulturelle Einflüsse einen negativen Einfluss auf das Management von zwischenbetrieblichen Projekten haben, konnte mit dem empirischen Befund nicht bestätigt werden. Ein Grund kann die Auswahl des empirischen Feldes bzw. die

Zusammensetzung der Stichprobe sein:

Der hohe Internationalisierungsgrad bei FuE-Kooperationen verdeutlicht, dass in der Biotechnologie die internationale Zusammenarbeit weit fortgeschritten ist. Vor dem Hintergrund des hohen Internationalisierungsgrades kann daher vermutet werden, dass ein hoher Erfahrungsschatz beim Umgang mit Unternehmen aus anderen Ländern vorherrscht.

Dementsprechend sind Konflikte und somit Ineffizienzen aufgrund kultureller Unterschiede weniger zu erwarten.

Der empirische Befund, dass Nationalitätsunterschiede bei Kooperationen keine Rolle spielen, darf aber nicht verallgemeinert werden, denn in der vorliegenden Untersuchung wurde keine weitergehende Differenzierung hinsichtlich der kulturellen Distanz44 vorgenommen. Da sich in der Stichprobe überwiegend Unternehmen aus den USA und Europa befanden (siehe Abschnitt 5.1), die einem vergleichsweise ähnlichen Kulturkreis angehören, erstaunt der geringe Einfluss von Nationalitätsunterschieden auf die Effizienz der Zusammenarbeit nicht.

Einzelne Fallbeispiele speziell zwischen amerikanischen und japanischen Unternehmen aus anderen Branchen lassen aber einen derartigen Einfluss vermuten.45 Vgl. Forrest/Martin (1992), S. 41ff.

Vgl. Menrad et al. (1999).

Vgl. hierzu auch Harrigan (1988), S. 53ff.

Vgl. Bleeke/Ernst (1991), S. 127ff.

Hypothese H5: Zusammenhang zwischen Kooperationserfahrung und Effizienz:

Die Hypothese H5, die einen positiven Effekt der Kooperationserfahrung auf die Effizienz postuliert, wird klar bestätigt. Auffallend ist hier die relative Stärke dieses Effekts im Vergleich zu den übrigen standardisierten Effekten auf die Effizienz, die auf eine hohe Relevanz dieses Faktors schließen lässt. Dies weist darauf hin, dass die bereits bei der Interpretation von Hypothese H1 gezeigte hohe Bedeutung des Faktors Vertrauen einen entscheidenden Einfluss auf die Effizienz hat.

Neben dem Aufbau einer Vertrauensbasis besitzt eine entsprechende Kooperationserfahrung außerdem den Vorteil, dass detaillierte Informationen und Kenntnisse über das Partnerunternehmen vorliegen. Diese Informationen bspw. über die organisatorischen Abläufe des Kooperationspartners tragen dazu bei, dass weniger Reibungsverluste und Abstimmungsprobleme während der Zusammenarbeit entstehen. Wenn die Verantwortlichkeiten und Entscheidungswege beim Partner bekannt sind, können im Verlaufe der Zusammenarbeit entstehende Fragen zielgerichteter adressiert werden.



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